删除所有最小值和最大值，然后在R中找到平均值

我有以下数据集：

wow <- data.frame(a = c(1, 1, 1, 2, 3, 4, 4), b = c(3, 4, 2, 6, 2, 6, 5), c = c(1, 6, 3, 6, 1, 8, 9))
print(wow)
  a b c
1 1 3 1
2 1 4 6
3 1 2 3
4 2 6 6
5 3 2 1
6 4 6 8
7 4 5 9

---

我发现一个类似的问题已经得到了回答（），但最大的区别是，提出这个问题的人只处理每列中的一个最小值和最大值，虽然我可以在一列中有多个最小值和最大值。

我们可以使用

%in%

删除每列中

min

和

max

的值，并从剩余值中获取

平均值。这可以通过从
dplyr

library(dplyr)
summarise_each(wow,funs(mean(.[!.%in% c(min(.), max(.))])))
#    a b    c
#1 2.5 4 5.75

或使用
base R

sapply(wow, function(x) mean(x[!x %in% range(x)]))
#   a    b    c 
#2.50 4.00 5.75 

一个
data.table
解决方案（
1.9.5+
，但可以很容易地进行反向调整），用于返回一个类似
data.frame
的对象，这似乎是您想要的：

library(data.table)
setDT(wow)[,lapply(.SD,function(x)mean(x[x>min(x)&x<max(x)]))]

根据您的数据，您可能需要
na.rm=T
；还有一种方法可以通过
.GRP
实现这一点，但我认为它最终会比上面提到的更长

如果希望
result
成为向量，请使用
sapply
（在这种情况下，
data.frame
解决方案基本相同，
data.table
的唯一优点是速度）

library(data.table)
setDT(wow)[,lapply(.SD,function(x)mean(x[x>min(x)&x<max(x)]))]

setDT(wow)[,lapply(.SD,function(x)mean(x[!x%in%range(x)]))]